python的最小二乘法(OLS)函数

1、作用

pandas提供了一些很方便的功能，比如最小二乘法(OLS)，可以用来计算回归方程式的各个参数。

2、Python导出的OLS模子的结果

下面是怎样解读Python导出的OLS模子的结果。
1. 回归系数：
代表每个自变量对因变量的影响程度，即回归方程中的常数项和各个自变量的系数。通常情况下，我们所关心的是诸如截距、自变量中哪些显著等题目。
2. R方和调整R方：
R方是表明变量方差中被回归变量表明导的比例，即模子考虑到的总体变异程度。而调整R方则是基于R方做一个修正，考虑样本的大小和自变量的数目对R方的精确度造成的影响，修正后的R方（调整R方）越高，模子拟合得越好。
3. F统计量：
F统计量是用来查验回归系数是否显著的指标。如果F值越大，则分析可以拒绝零假设，即回归系数显著不为零。
4. t统计量：
t统计量用来评估回归系数的精确性。当t值显著不为零时，分析我们可以拒绝零假设，即该回归系数显著不为零。
5. 残差项：
残差项是回归模子中未被表明的部分，即现实观测值和推测值之间的差异。我们可以通过查抄残差项是否具有正态分布、是否存在显著自相关等来评估模子是否适合。
总之，通过解读python导出的OLS模子的结果，我们可以得到各个自变量对因变量的影响程度，评估模子的拟合优劣并对模子做进一步的统计分析。

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